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@7777chu · 2026-10-09 16:39

这条贪吃蛇，我只按了一下开始。 后面79次怎么走，全是AI自己决定的。 这段视频是我刚刚打开 @Acurast 的 Laya Demo，自己操作时录下来的。 点击开始以后，我没有再控制方向。贪吃蛇往上、往下还是转弯，都由运行在Acurast手机节点上的Laya实时判断。 页面会同步显示每个方向的概率和推理时间。视频里单次决策大约需要880—950毫秒，平均约0.9秒走一步。 刚开始我也觉得，不就是让AI玩个贪吃蛇吗？ 但仔细想想，重点根本不在这个游戏。 它证明了普通手机节点确实可以执行AI推理任务，不是只挂在那里发心跳、领积分。 像邮件分类、内容审核、风险判断、Prompt Injection拦截、Agent任务路由，这类任务每次只需要完成一个小判断，可以拆开并行处理，也不一定非得塞进昂贵的GPU服务器。 这可能才是手机算力真正适合的位置。 Acurast目前已经接入32万+部手机。设备数量代表算力供给，但我更关心后面的需求： 有多少开发者愿意持续部署真实任务？ 手机执行这些任务的稳定性和成本怎么样？ 这些计算需求，最后能不能转化成对$ACU的长期使用需求？ 一个Demo还不足以证明商业模式已经完全跑通。 但从“手机保持在线”走到“手机真正开始干活”，这个变化值得继续盯。 下一步我准备找一台没有钱包、没有重要资料的闲置手机，自己接入跑几天。 你觉得手机算力最先跑通的场景，会是Agent路由、内容审核，还是链上自动化？

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